賽題在這：天池新人實戰賽----阿里移動推薦演算法大賽
從資料中學的模型的過程稱為「學習」（learning）或「訓練」（training），這個過程通過執行某個學習演算法來完成，如gbdt。訓練過程中使用的資料稱為「訓練資料」，其中的每個樣本稱為乙個「訓練樣本」（training sample），訓練樣本組成的集合稱為「訓練集」（training set）。
比如阿里移動推薦演算法大賽中要求的**第31天購買情況，可以將前20-29天資料作為訓練集，但要訓練出模型只有這10天資料是不夠的，要建立關於「**」（prediction）的模型，我們還需獲得訓練樣本的結果資訊，例如第30天的購買與沒購買的資料。（（前一天瀏覽十次x商品，前一天收藏x商品，前一天加入購物車x商品），購買x商品）
機器學習 推薦演算法
推薦系統的核心問題是為使用者推薦與其興趣相似度比較高的商品。此時需要乙個函式f x 來計算候選商品與使用者之間的相似度，並向使用者推薦相似度比較高的商品。為了能夠 出函式f x 可以利用的歷史資料主要有 使用者的歷史行為資料 與該使用者相關的其他使用者資訊 商品之間的相似性 文字的描述等等。其中，r...
機器學習入門 常見演算法
乙個故事說明什麼是機器學習 機器學習這個詞是讓人疑惑的，首先它是英文名稱machine learning 簡稱ml 的直譯，在計算界machine一般指計算機。這個名字使用了擬人的手法，說明了這門技術是讓機器 學習 的技術。但是計算機是死的，怎麼可能像人類一樣 學習 呢？關於機器學習的詳細內容 機器...
機器學習入門 常見演算法
阿里雲大學課程 機器學習入門 常見演算法 課程介紹 機器學習 machine learning,ml 是人工智慧的核心，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能，它是使計算機具有智慧型的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域。本課...